Influence of Three-Dimensional Urban Morphology on Winter Aerosol Patterns in High-Density Mountainous City: A Case Study of Chongqing’s Central Urban Area

doi:10.16258/j.cnki.1674-5906.2025.01.007

Ecology and Environment ›› 2025, Vol. 34 ›› Issue (1): 56-66.DOI: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2025.01.007

• Research Article [Environmental Science] • Previous Articles Next Articles

Influence of Three-Dimensional Urban Morphology on Winter Aerosol Patterns in High-Density Mountainous City: A Case Study of Chongqing’s Central Urban Area

WANG Yang¹^,²^,³^,⁴(), LI Fan¹^,², YAN Xiao¹^,^*(), MEI Yan¹, LI Pei¹^,², HUANG Lin¹^,², ZHAO Junjie¹^,²

1. School of Geography and Tourism, Chongqing Normal University, Chongqing 401331, P. R. China
2. Chongqing University Key Laboratory of Geographic Information System Applied Research, Chongqing 401331, P. R. China
3. Chongqing Municipal Key Laboratory of Remote Sensing of Land Surface Processes and the Environment in Three Gorges Reservoir Area, Chongqing 401331, P. R. China
4. Chongqing Municipal Key Laboratory of Carbon Cycling and Carbon Regulation in Mountainous Ecosystems, Chongqing 401331, P. R. China

Received:2024-08-20 Online:2025-01-18 Published:2025-01-21
Contact: YAN Xiao

山地高密度城市空间形态对冬季气溶胶格局的约束力探测——重庆中心城区案例研究

汪洋¹^,²^,³^,⁴(), 李帆¹^,², 严笑¹^,^*(), 梅言¹, 李培¹^,², 黄林¹^,², 赵俊杰¹^,²

1.重庆师范大学地理与旅游学院，重庆 401331
2.地理信息系统应用研究重庆市高校重点实验室，重庆 401331
3.山区生态系统碳循环与碳调控重庆市重点实验室，重庆 401331
4.三峡库区地表过程与环境遥感重庆市重点实验室，重庆 401331

通讯作者: 严笑
作者简介:汪洋（1978年生），男，教授，博士，硕士研究生导师，主要从事人居环境与空间规划研究。E-mail: cqwangyang@foxmail.com
基金资助:
重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2023NSCQ-MSX0643);国家社会科学基金项目(19XGL027)

Abstract

Abstract:

Urban atmospheric quality is a critical control factor for the overall urban environmental quality, and decoupling the constraint relationship between urban spatial morphology and atmospheric environmental quality is fundamental for constructing high-quality urban development strategies. This study, based on multi-source spatial data, such as long-term MODIS and high-resolution vector buildings, retrieves aerosol optical depth (AOD) in the central urban area of Chongqing from 2020 to 2022 using the dark target method to quantify urban atmospheric environmental quality. A set of ten quantitative indicators representing urban morphology was developed from three-dimensions-planar, three-dimensional, functional, and a geographic detector was applied to analyze the independent and interactive constraints of each factor on winter aerosols. The results showed that: 1) around the whole central urban area, the spatial heterogeneity of winter aerosols is significant, and some factors, including urban surface elevation, vegetation coverage, sky view of factors, and land use type, have global binding performance for AOD, while other factors, such as building density and building volume rate, have local binding performance for AOD. 2) Within the urban built-up area, the main factors influencing the spatial pattern of AOD were urban surface elevation (q=0.574), vegetation coverage (q=0.524), land use (q=0.506), and road network distance (q=0.352). Other urban morphological factors exhibited relatively weak explanatory powers, with similar contribution values (approximately q=0.29). 3) Within the urban built-up area, the explanatory factors exhibit significant combined constraint effects, and their combined explanatory power [q(X_i∩X_j)] is stronger than the independent effects, with q values ranging from 0.29‒0.65. This study provides a scientific basis for clarifying the relationship between urban morphology and air quality, and offers significant theoretical and practical insights for urban planning and environmental management.

Key words: high-density mountainous city, winter aerosol, constraints, geographic detector, Chongqing’s central urban area

摘要：

城市大气环境质量是城市环境质量的关键性控制因素，解耦城市空间形态与大气环境质量间的约束性耦合关系，是建构城市环境高质量发展策略的基础和前提。基于多年MODIS、高精度矢量建筑等多源空间数据，通过暗像元法反演2020—2022年重庆中心城区大气气溶胶光学厚度，以此量化城市大气环境质量，从平面、立体、功能3个维度建立10项表征城市形态的量化指标，借助地理探测器分析各因子对冬季气溶胶的独立和叠加约束效应。研究发现：1）在中心城区全域，冬季气溶胶空间异质性显著，城市表面高程、植被覆盖度、天空开阔度、土地利用因子具有全局约束力，其他因子如建筑密度、容积率等只具有局部约束效果；2）在城市建成区内部，影响气溶胶的主要单因子包括城市表面高程（q=0.574）、植被覆盖度（q=0.524）、土地利用（q=0.506）、距主要道路距离（q=0.352）；其他城市形态因子的解释力相对较弱且贡献值大致相同（q=0.29）；3）在城市建成区内部，各解释因子表现出明显的叠加约束效应，且叠加解释力q(X_i∩X_j)均强于独立作用，叠加q值处于0.29—0.65之间。该研究为明确城市形态与大气质量的关系提供了科学依据，对城市规划和环境治理具有一定理论和实践意义。

关键词: 山地高密度城市, 冬季气溶胶, 约束力, 地理探测器, 重庆中心城区

CLC Number:

WANG Yang, LI Fan, YAN Xiao, MEI Yan, LI Pei, HUANG Lin, ZHAO Junjie. Influence of Three-Dimensional Urban Morphology on Winter Aerosol Patterns in High-Density Mountainous City: A Case Study of Chongqing’s Central Urban Area[J]. Ecology and Environment, 2025, 34(1): 56-66.

汪洋, 李帆, 严笑, 梅言, 李培, 黄林, 赵俊杰. 山地高密度城市空间形态对冬季气溶胶格局的约束力探测——重庆中心城区案例研究[J]. 生态环境学报, 2025, 34(1): 56-66.

Figures/Tables 9

References 39

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指标名称	计算方法	参数含义
建筑密度（X_BD）	${{X}_{\mathrm{BD}}}\mathrm{=}\frac{{{S}_{\text{j}}}}{{{S}_{\text{y}}}}$ （1）	S_j——建筑物基底面积；S_y——用地面积（汪洋等，2021）
容积率（X_BVR）	${{X}_{\mathrm{BVR}}}=\frac{{{S}_{\text{z}}}}{{{S}_{\text{y}}}}$ （2）	S_z——总建筑面积；S_y——用地面积（汪洋等，2021）
城市表面高程（CSE）	建筑栅格化后叠加DEM图层，重采样为250 m网格	表示人工建筑与地形的叠加高度（汪洋等，2021）
建筑体积（X_AV）	${{X}_{\mathrm{AV}}}\mathrm{=}{{S}_{\text{j}}}\times F$ （3）	S_j——建筑物基底面积；F——建筑高度（汪洋等，2021）
距主干道距离（RD）	基于ArcGIS空间分析，计算建筑几何中心至主干道的最近欧氏距离
天空开阔度（X_SVF）	${{X}_{\mathrm{SVF}}}=\frac{1}{n}\sum\nolimits_{i=0}^{\operatorname{int}(\frac{2\mathrm{ }\!\!\pi\!\!\text{ }}{\Delta \alpha })}{\sum\nolimits_{i=0}^{\operatorname{int}(\frac{2\mathrm{ }\!\!\pi\!\!\text{ }}{\Delta \beta })}{{{P }_{{{\alpha }_{i}}}}_{{{\beta }_{j}}}}}$ （4）	n——总模拟次数；P_aiβj——栅格单元间被遮挡情况；α_i ——给定方位角；β_j——高度角积分步长（贺文慧等，2012）
迎风面积指数（X_FAI）	${{X}_{\mathrm{FAI}}}=\sum\limits_{\theta =1}^{16}{{{\lambda }_{\text{f}(\theta )}}}\text{ }\!\!\times\!\!\text{ }{{P }_{\theta }}$ （5）	λ_{f (}_θ₎——垂直于某一风向的建筑迎风面面积与建筑所在地块面积比；P_θ——特定风向的频率，迎风面积指数为16个风向迎风面指数加权和（冯章献等，2019）
粗糙度长度（X_RL）	${{X}_{\mathrm{RL}}}=({{Z}_{h}}-{{Z}_{\mathrm{d}}})\mathrm{exp}(-\frac{k}{\sqrt{0.5{{C}_{{{D}_{\mathrm{h}}}}}{{\lambda }_{\mathrm{f}}}}})$ （6）	Z_d——零平面位移高度（m）；Z_h——粗糙元高度（m）； λ_f——单位地表面积城市建筑迎风面积密度（张强等，2003）
归一化植被指数（X_NDVI）	X_NDVI=$({{R}_{NI}}-R)/({{R}_{\mathrm{NI}}}+R)$ （7）	基于OLI数据，R_NI、R分别表示近红外波段反射值和红色波段反射值（张晓娟等，2018）
土地利用（LU）	将土地利用数据采用优势归类法重采样为250 m网格进行统计	主要包括工业用地、居住用地、商业用地等15种土地利用形式
反演气溶胶光学厚度（AOD）	利用MODIS数据，根据归一化植被指数（NDVI）确定暗像元，基于暗像元法（贾海峰等，2006）反演气溶胶光学厚度	使用6S软件通过辐射传输公式构建查找表，根据MODIS数据和查找表进行插值获得AOD

指标名称	计算方法	参数含义
建筑密度（X_BD）	${{X}_{\mathrm{BD}}}\mathrm{=}\frac{{{S}_{\text{j}}}}{{{S}_{\text{y}}}}$ （1）	S_j——建筑物基底面积；S_y——用地面积（汪洋等，2021）
容积率（X_BVR）	${{X}_{\mathrm{BVR}}}=\frac{{{S}_{\text{z}}}}{{{S}_{\text{y}}}}$ （2）	S_z——总建筑面积；S_y——用地面积（汪洋等，2021）
城市表面高程（CSE）	建筑栅格化后叠加DEM图层，重采样为250 m网格	表示人工建筑与地形的叠加高度（汪洋等，2021）
建筑体积（X_AV）	${{X}_{\mathrm{AV}}}\mathrm{=}{{S}_{\text{j}}}\times F$ （3）	S_j——建筑物基底面积；F——建筑高度（汪洋等，2021）
距主干道距离（RD）	基于ArcGIS空间分析，计算建筑几何中心至主干道的最近欧氏距离
天空开阔度（X_SVF）	${{X}_{\mathrm{SVF}}}=\frac{1}{n}\sum\nolimits_{i=0}^{\operatorname{int}(\frac{2\mathrm{ }\!\!\pi\!\!\text{ }}{\Delta \alpha })}{\sum\nolimits_{i=0}^{\operatorname{int}(\frac{2\mathrm{ }\!\!\pi\!\!\text{ }}{\Delta \beta })}{{{P }_{{{\alpha }_{i}}}}_{{{\beta }_{j}}}}}$ （4）	n——总模拟次数；P_aiβj——栅格单元间被遮挡情况；α_i ——给定方位角；β_j——高度角积分步长（贺文慧等，2012）
迎风面积指数（X_FAI）	${{X}_{\mathrm{FAI}}}=\sum\limits_{\theta =1}^{16}{{{\lambda }_{\text{f}(\theta )}}}\text{ }\!\!\times\!\!\text{ }{{P }_{\theta }}$ （5）	λ_{f (}_θ₎——垂直于某一风向的建筑迎风面面积与建筑所在地块面积比；P_θ——特定风向的频率，迎风面积指数为16个风向迎风面指数加权和（冯章献等，2019）
粗糙度长度（X_RL）	${{X}_{\mathrm{RL}}}=({{Z}_{h}}-{{Z}_{\mathrm{d}}})\mathrm{exp}(-\frac{k}{\sqrt{0.5{{C}_{{{D}_{\mathrm{h}}}}}{{\lambda }_{\mathrm{f}}}}})$ （6）	Z_d——零平面位移高度（m）；Z_h——粗糙元高度（m）； λ_f——单位地表面积城市建筑迎风面积密度（张强等，2003）
归一化植被指数（X_NDVI）	X_NDVI=$({{R}_{NI}}-R)/({{R}_{\mathrm{NI}}}+R)$ （7）	基于OLI数据，R_NI、R分别表示近红外波段反射值和红色波段反射值（张晓娟等，2018）
土地利用（LU）	将土地利用数据采用优势归类法重采样为250 m网格进行统计	主要包括工业用地、居住用地、商业用地等15种土地利用形式
反演气溶胶光学厚度（AOD）	利用MODIS数据，根据归一化植被指数（NDVI）确定暗像元，基于暗像元法（贾海峰等，2006）反演气溶胶光学厚度	使用6S软件通过辐射传输公式构建查找表，根据MODIS数据和查找表进行插值获得AOD

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[1]	ZHANG Shuhan, JIANG Hailing, YU Hailin, FENG Xinhui. Spatio-temporal Evolution and Driving Force Analysis of Landscape Ecological Risk in Shenyang Modern Metropolitan [J]. Ecology and Environment, 2024, 33(9): 1471-1481.
[2]	ZHANG Weichen, WANG Xingqi, WANG Bojie. Spatiotemporal Pattern and Influencing Factors of the Ecosystem Services in the Tabu River Basin [J]. Ecology and Environment, 2024, 33(7): 1142-1152.
[3]	NIE Tong, DONG Guotao, JIANG Xiaohui, GUO Xinwei, DANG Suzhen, ZHENG Jiahao, LI Lichan, WANG Jiang. Spatio-temporal Variations and Influencing Factors of Vegetation in Yulin [J]. Ecology and Environment, 2022, 31(1): 26-36.
[4]	ZHANG Jun, GAO Yu, WANG Guolan, JING Zihan, YANG Minghang. Spatial Differentiation and Influencing Factors of Heavy Metal Content in Soils of Typical River Valley City [J]. Ecology and Environment, 2021, 30(6): 1276-1285.